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Enregistrement W4412492277 · doi:10.1021/acschemneuro.5c00280

A Structure–Activity Relationship Study of Novel Positive Allosteric Modulators for the δ-Opioid Receptor

2025· article· en· W4412492277 sur OpenAlexaff
Owindeep Deo, Vi Pham, Sadia Alvi, Nicholas M. Barnes, Arisbel B. Gondin, Arthur Christopoulos, Daniel P. Poole, Simona Carbone, David M. Thal, Manuela Jörg, Ben Capuano, Céline Valant, Peter J. Scammells

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésAllosteric regulationFunctional selectivityAddictionChronic painAllosteric modulatorμ-opioid receptorOpioidOpioid receptorPharmacologyDepression (economics)MedicineNeuroscienceReceptorPsychologyG protein-coupled receptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain and depression are widely prevalent comorbid conditions with limited safe, yet effective treatments. While μ-opioid receptor (MOR) agonists are effective for treating pain, they are plagued with significant drawbacks, including dependence, addiction, and respiratory depression. The δ-opioid receptor (DOR) offers a promising alternative due to its potential ability to reduce pain but with a reduced side effect profile. Previous studies have identified potent DOR positive allosteric modulators (PAMs) capable of eliciting bias through allostery. Our research has focused on developing the structure-activity relationship (SAR) around these PAMs, investigating DOR vs MOR/KOR selectivity, and lowering lipophilicity. We have developed a novel tetrazoloquinazolinone scaffold, which exhibits G protein-pathway favorability over β-arrestin2 recruitment. This scaffold offers a promising avenue for designing drug-like, DOR-targeted therapeutics with specific signaling profiles, potentially leading to new treatment options for chronic pain and depression, as well as providing an avenue for utilization in further structural studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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